Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
F-тест качества спецификации эконометрической модели.Содержание книги
Поиск на нашем сайте
Рассмотрим модель: (1) Статистикой критерия гипотезы Здесь – коэффициент детерминации (объясненная регрессорами в рамках обучающей выборки доля эмпирической дисперсии эндогенной переменной ); k – количество регрессоров в модели (1); n – объем обучающей выборки , по которой оценена МНК-модель (1). Если гипотеза (2) справедлива, а случайный остаток u в модели (1) обладает нормальным законом распределения, случайная переменная (3) имеет распределение Фишера (см. в конце) с количествами степеней свободы и , где (4) Этапы: 1) Вычислить величину (3); 2) Задаться уровнем значимости и при помощи функции FРАСПОБР Exel при количествах степеней свободы (4) отыскать -квантиль распределения Фишера ; 3) Проверить справедливость неравенства (5) Если оно справедливо, то гипотеза (2)принимается и можно сделать вывод о неудовлетворительном качестве регрессии, т.е. об отсутствии какой-либо объясняющей способности регрессоров в рамках модели (1). Если неравенство (5) несправедливо гипотеза (2) отклоняется в пользу альтернативы . Это значит, что качество регрессии удовлетворительное, т.е. регрессоры в рамках линейной модели (1) обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной y. Закон распределения Фишера (F-распределение): где - стандартное обозначение для гамма-функции Эйлера.
41. Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной (на примере модели Оукена). Для построения интервально прогноза запишем дробь (1), имеющую смысл нормированной ошибки прогноза. Если случайный остаток в регрессионной модели не имеет автокорреляции и нормально распределен, то дробь (1) распределена по закону Стьюдента с числом степеней свободы , где — количество оцениваемых коэффициентов модели. Это позволяет построить замкнутый промежуток , где: , (2) именуемыйдоверительным интервалом, который накрывает прогнозируемое значение с принятой доверительной вероятностью . — это критическое значение модуля дроби Стьюдента (двусторонняя -квантиль распределения Стьюдента), которую можно рассчитывать по величинам , при помощи функции СТЬЮДРАСПОБР.
Модель Оукена: (1) 1. В обучающую выборку включим наблюдения за 1997 -2002 года; в контролирующую – наблюдения 2003 года. 2. Оцененная модель: (2) Оценки модели вычисляются с помощью функции ЛИНЕЙН(; ;1;1). ; 3. Вычислим при помощи оцененной модели (2) по значению прогноз величины : . Далее определим стандартную ошибку прогноза: , где . Так как модель Оукена – это модель парной регрессии, тo можно вычислить по формуле: При доверительной вероятности и числе степеней свободы при помощи функции СТЬЮДРАСПОБР находим и вычисляем границы доверительного интервала:
42. Процедура проверки адекватности оценённой линейной эконометрической модели (на примере модели Оукена). 1. Результаты наблюдений объекта следует разделить на два класса. В первый класс (обучающую выборку) включить основной объем результатов наблюдений 95% выборки. Оставшиеся результаты наблюдений (например, пара ()) составят контролирующую выборку. 2. По обучающей выборке оценить модель. 3. Задаться доверительной вероятностью и по значениям регрессоров, входящих в контролирующую выборку, построить доверительные интервалы для соответствующих этим регрессорам значений эндогенной переменной модели ( ). 4. Проверить, попадают ли значения эндогенной переменной из контролирующей выборки в соответствующие доверительные интервалы (в интервал ). Если да, то признать оцененную модель адекватной; если нет, то оцененная модель не может быть признана адекватной и подлежит доработке.
Модель Оукена: (1) 1. В обучающую выборку включим наблюдения за 1997 -2002 года; в контролирующую – наблюдения 2003 года. 2. Оцененная модель: (2) Оценки модели вычисляются с помощью функции ЛИНЕЙН(; ;1;1). ; 3. Вычислим при помощи оцененной модели (2) по значению прогноз величины : . Далее определим стандартную ошибку прогноза: , где . Так как модель Оукена – это модель парной регрессии, тo можно вычислить по формуле: При доверительной вероятности и числе степеней свободы при помощи функции СТЬЮДРАСПОБР находим и вычисляем границы доверительного интервала: Если значение попадает в доверительный интервал , то делаем вывод, что оцененная модель (2) адекватна и может быть использована для изучения объекта: прогноза темпа прироста реального ВВП по величине изменения уровня безработицы.
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-08; просмотров: 493; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.141.192.174 (0.01 с.) |